Attualmente, #AI e #RWA sono i settori su cui il nostro team si concentra maggiormente; ogni giorno esaminiamo dozzine di white paper o piani aziendali. A dire il vero, ci sono troppi progetti che "cercano di cavalcare l'onda". Cosa significa "#AI+#Web3", si parla in modo pomposo, ma se si chiede la logica di attuazione, dieci volte su dieci è vuota. Ma quando ho finito di leggere il white paper di #OpenLedger, ho avuto un sussulto: questo progetto ha davvero sostanza, non è un finanziamento basato su PPT, ma si concentra sui punti critici dell'industria #AI e cerca di risolverli in modo concreto. Lo sviluppo dell'#AI fino ad ora ha messo in evidenza alcuni punti critici molto chiari: 1️⃣ I contributori non guadagnano I fornitori di dati, gli sviluppatori di modelli, i lavoratori di etichettatura e persino gli utenti che forniscono feedback ai modelli, in sostanza, lavorano per grandi aziende. Contribuiscono con impegno, ma alla fine i profitti vanno alla piattaforma, l'ecosistema non riesce a decollare. 2️⃣ I modelli sono una scatola nera Come vengono addestrati i #AI che usiamo? Quali dati sono stati utilizzati? Perché si ottiene questo risultato? Nessuno riesce a spiegarlo. Questo è un problema serio in settori come la medicina e la finanza: se non sei trasparente, gli altri non si fidano di usare i tuoi servizi. 3️⃣ I modelli generali non sono onnipotenti Modelli di grandi dimensioni come GPT-4 sono certamente potenti, ma quando si tratta di settori verticali (come la diagnosi del cancro o il rischio finanziario), non riescono a reggere. La tendenza futura sarà quella di modelli specializzati, ma questo richiede dati precisi e meccanismi di incentivazione. 🎯 Nel white paper di #OpenLedger, la soluzione tecnologica proposta è molto diretta: utilizzare la trasparenza e i meccanismi di incentivazione della blockchain per risolvere l'incentivazione dei dati, l'attribuzione del valore e la credibilità nell'#AI. Alcuni punti chiave di #OpenLedger che considero particolarmente interessanti: ✅ Prova di attribuzione (Proof of Attribution) Questo equivale a un "sistema di contabilità" per l'#AI. Chi ha fornito i dati, chi ha addestrato il modello, chi ha fornito la potenza di calcolo, tutto può essere registrato. Ma la cosa più importante è che, quando il modello viene utilizzato per generare valore, i profitti vengono automaticamente distribuiti proporzionalmente a questi contributori. Adesso va bene, non siamo più "lavoratori gratuiti per la piattaforma", ma "partner"; chi contribuisce di più guadagna di più. Questo meccanismo risolve direttamente i problemi di scarsità di dati e mancanza di incentivi. ✅ Sistema economico nativo dell'#AI In passato, l'economia di Internet si basava su pubblicità e SEO, ma l'era guidata dall'#AI è diversa. #OpenLedger offre un'intera "infrastruttura economica per l'AI": ogni volta che si utilizza un modello, ogni volta che si fa inferenza, è necessario pagare, e questi soldi vengono distribuiti in modo trasparente. In sostanza, si tratta di un mercato sostenibile di offerta e domanda per l'#AI, non solo di sussidi o di attività senza scopo. ✅ Focus su modelli specializzati Non cerca di competere direttamente con GPT, ma costruisce una catena di strumenti (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA) che rende più facile per gli sviluppatori addestrare modelli in settori verticali. In settori come la medicina, la finanza e la sicurezza informatica, i modelli specializzati sono più facili da implementare e hanno un valore commerciale maggiore. Perché credo in #OpenLedger? 1️⃣ Risolve veri problemi Attualmente, ciò di cui l'#AI ha più bisogno non è la potenza di calcolo, ma meccanismi di incentivazione e fiducia. La "prova di attribuzione" di #OpenLedger colpisce nel segno; una volta avviato, si genera un effetto volano: più persone contribuiscono con dati → modelli migliori → più utenti utilizzano → più profitti tornano ai contributori. 2️⃣ Stack tecnologico completo Non è solo un annuncio vuoto; il white paper presenta un'architettura chiara: catena compatibile con EVM, prova di attribuzione, suite di strumenti. Quello che vedo non è un'idea astratta, ma un sistema funzionante, già implementato. 3️⃣ Design economico del token ragionevole Il token di #OpenLedger, $OPEN, non è solo un "token di transazione", ma il "sangue" dell'intero ecosistema: • Usato per pagare le spese di inferenza e addestramento dei modelli • Usato per incentivare i contributi di dati e modelli • Usato per governare il protocollo • Usato per le spese di transazione Il token è strettamente legato agli scenari di utilizzo; più persone lo usano, maggiore è la domanda di token. Questo è uno dei tokenomics più sani che abbia mai visto. Inoltre, ho dato un'occhiata anche alla distribuzione dei token: • Quantità totale: 1 miliardo • Comunità + ecosistema: 61,7% (il 5% è destinato a airdrop, molto generoso), una percentuale molto alta, il che dimostra che il team del progetto vuole davvero costruire un ecosistema, non solo raccogliere fondi e scappare. • Gli investitori e il team hanno un periodo di lock-up di 12 mesi + 36 mesi di rilascio lineare, questo design è anche ragionevole, per evitare il dumping precoce • TGE circolante: 21,55%, con garanzie di liquidità e premi di avvio Quindi, nel complesso, il TGE di #OpenLedger sembra abbastanza stabile, in grado di proteggere lo sviluppo dell'ecosistema e di evitare bolle a breve termine. Se ChatGPT ha mostrato a tutti il potenziale dell'#AI, allora progetti come #OpenLedger stanno gettando le basi per l'economia dell'#AI. Restituiscono dati e valore ai contributori, promuovendo lo sviluppo di modelli specializzati; una volta che questo passo sarà compiuto, diventerà un'infrastruttura imprescindibile nel campo dell'#AI, meritevole di particolare attenzione e considerazione.🧐